数字图像处理怎么计算各源符号的信息量，信号熵
如题，跟噪声什么的有关系吗？可以根据这些东西确定出图像的质量吗？ 可以，比如方差，你图像中有个人和有辆车，那么他们的灰度值是不同吧（颜色不同）那么颜色分布范围越广我们就可以说这个图像的方差越大.方差就是数据的分散程度（偏离均值）.你把全图像的灰度值取平均，偏离平均值越大，方差越大.懂了吧？方差越大，说明信息越多，能量越大.你噪声的灰度值是5，而别的内容的灰度值为100，那么这两个组成的数据方差就会很大.比如两个人脸，灰度值一个为100，一个为105，那么方差就很小.均值反应图像的平均明暗程度.熵是个能量的概念.
Matlab数字图像处理尝试之：[9]编码和解码，用一种变换编码的方法（如DCT变换）对图像进行压缩和解压缩，分别采用区域编码法和门限编码法处理变换系数（也可以用熵编码方法。
数字图像处理的发展趋势 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。。
怎么用matlab计算图像熵 求一幅数字图像的熵值I=imread('lena.bmp')；I=double(I)；[C，R]=size(I)；求图像的规格Img_size=C*R；图像像素点的总个数L=256；图像的灰度级H_img=0；nk=zeros(L，1)；for i=1：Cfor j=1：RImg_level=I(i，j)+1；获取图像的灰度级nk(Img_level)=nk(Img_level)+1；统计每个灰度级像素的点数endendfor k=1：LPs(k)=nk(k)/Img_size；计算每一个灰度级像素点所占的概率if Ps(k)~=0；去掉概率为0的像素点H_img=-Ps(k)*log2(Ps(k))+H_img；求熵值的公式endendH_imgentropy(I)
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：Virus很忙DIP上机报告题目：数字图像处理上机报告（第4次）学校：中国地质大学（武汉）指导老师：傅华明姓名：龙勋班级序号：071112-06目录1图像霍夫曼编码与解码以及熵，平均码长，冗余度的计算32上机小结10注：给定的文件夹中只需运行test脚本就可以得到结果，从workspace中看到相应的数据4.2图像的霍夫曼编码与解码题目要求：对图2实施哈夫曼编码和解码，计算图象熵，平均码长和冗余度；算法设计：1.遍历图像，统计各个像素灰度值的概率2.找出概率最小的两个，在最小概率所代表的灰度值编码中加1，在另一个较小的概率所代表的灰度值编码中加03.合并两个概率，成为一个新的元素，如此重复下去，直到最后剩两个元素4.进行编码的逆过程，即解码过程5.计算相应的数据程序代码：运行代码：clearin=[2，2，3，5，0，0，5，5，5，4，1，1，2，2，1，5，4，6，5，5，7，2，2，3，5，2，2，2，3，4，4，4，6，2，1，4，1，1，2，2，1，5，7，6，5，5，7，2，2，4，4，1，2，2，1，5，2，3，1，2，2，1，5，0]；[p，out]=gailv(in)；[code]=Huffman(0：7，p)；进行霍夫曼编码[Coded_Img]=Encode(in，code)；对图像进行编码[H，L，R]=GetInfo(code)；计算熵、平均码长、冗余度[Img]=Decode(Coded_Img，code)；
图像压缩比如何计算？ 压缩比=压缩前所占空间大小2113/实际所占空间大小图像数据5261量4102=图像的总像素*图像位深度/8（Byte）图像的总像素=水平1653方向像素*垂直方向像素数eg：有张jpeg格式的图像，其实际占用空间为160KB，该图像的压缩比图像信息分辨率 1024*512宽度 1024像素高度 512像素水平分辨率 96dpi垂直分辨率 96 dpi位深度 24压缩前所占空间大小=1024*512*24/8=1536KB压缩比=1536/160=9.69.6：1
图像处理与信息论有什么关？ 着科学技术的不断发展，人们对图形图像认识越来越广泛，图形图像处理 的应用领域也将随之不断扩大。但是有些图像很繁杂，而我们只需要其中有意义 的一部分，图像分割就是将。
